使用流式编程将指定路径的excel文件导出

流式编程在处理Excel文件时通常用于逐行读取或写入数据，而不一次性加载整个文件到内存中。例如，在Python中，我们可以使用pandas库结合`io`模块的`ExcelWriter`来进行这样的操作。下面是一个简单的例子：

import pandas as pd

# 假设你的文件路径是file_path
def export_excel_stream(file_path):
    # 创建一个空的数据框来接收每一行的数据
    df = pd.DataFrame()

    # 使用pandas的read_excel函数以迭代的方式读取Excel文件
    with pd.ExcelFile(file_path) as excel_file:
        for sheet_name in excel_file.sheet_names:
            df_sheet = pd.read_excel(excel_file, sheet_name, engine='openpyxl', chunksize=1000)  # 分块读取，避免内存溢出
            for chunk in df_sheet:
                df = df.append(chunk)

    # 写入新的Excel文件
    with pd.ExcelWriter('output.xlsx') as writer:
        df.to_excel(writer, index=False)  # 将DataFrame分块写入

export_excel_stream(file_path)

在这个例子中，我们通过`chunksize`参数控制每次读取的数据量，使得数据可以逐步处理而不是一次性全部加载。